La Caisse des allocations familiales utilise un algorithme pour détecter les allocataires "à risque"
Selon France Info : "On est devenu une mini-PME. On n’est plus là pour aider les gens, mais pour faire du chiffre." Ainsi parle un "technicien conseil" qui travaille depuis plusieurs années au sein de l’une des 101 Caisses des allocations familiales (Caf) en France. "Notre prime d’intéressement est calculée en fonction des objectifs atteints par les caisses locales, explique le représentant CGT dans les instances nationales de la Sécurité sociale, Yves Alexis. Or parmi ces objectifs, il y a les délais de traitement, l’accueil… mais aussi la détection de fraudes."
Et pour détecter ces fraudes, la Cnaf a recours à une méthode au nom très anglais : le "datamining". C’est une technique numérique de statistiques prédictives qui, en croisant différentes données dans différentes administrations, est censée identifier les risques d’erreurs ou de fraude dans un dossier d’allocataire. Elle s’est généralisée au sein de la Cnaf à partir de 2010, avec l’utilisation d’algorithmes. "La Cnaf a été le laboratoire, le bon élève du datamining au sein des administrations françaises", explique le sociologue Vincent Dubois, professeur à l’Institut d’études politiques (IEP) de Strasbourg et auteur de l’ouvrage Contrôler les assistés. Genèses et usages d’un mot d’ordre (Ed. Raisons d’Agir). "Elle a développé une politique d’automatisation du déclenchement des contrôles."